Introducción al procesamiento digital de señales

El procesamiento digital de señales (DSP) utiliza técnicas de procesamiento para analizar, transformar y transmitir señales digitales. Las señales digitales son bits de información muestreados a partir de señales analógicas de tiempo continuo o producidos directamente desde sistemas digitales. Las señales digitales son discretas en el tiempo y están cuantizadas, lo que permite a equipos informáticos digitales utilizar y manipular la información de manera rápida y eficiente.

Conceptos clave

• Muestreo: Proceso de conversión de señales analógicas continuas en señales digitales discretas midiendo las señales a intervalos regulares.
• Filtrado: Operación fundamental en procesamiento digital de señales empleada para eliminar características no deseadas de las señales y mejorar su calidad a fin de prepararlas para un procesamiento posterior. Puede utilizar MATLAB^® para diseñar filtros.
• Transformadas: El procesamiento digital de señales utiliza transformadas matemáticas, como la transformada discreta de Fourier (DFT), para analizar y manipular señales en el dominio de la frecuencia. La transformada rápida de Fourier (FFT) es el algoritmo empleado para calcular la DFT. Las señales también se pueden analizar en el dominio del tiempo-frecuencia con transformadas basadas en DFT o transformadas basadas en wavelets.

El procesamiento digital de señales tiene aplicaciones en campos tales como comunicaciones inalámbricas, procesamiento de audio y vídeo, captura de imágenes médicas, sistemas de radar y sonar, sistemas de control y procesamiento de señales biomédicas. MATLAB, Simulink^® y productos complementarios, tales como Signal Processing Toolbox™, DSP System Toolbox™ y Radar Toolbox, permiten analizar, diseñar y desarrollar sistemas de procesamiento digital de señales.

Aplicaciones prácticas

• Procesamiento de imágenes: Las técnicas de procesamiento digital de señales se pueden aplicar a imágenes en dos dimensiones, y se utilizan en tareas de procesamiento de imágenes tales como mejora de imágenes, compresión de imágenes, reconocimiento de objetos y Computer Vision.
• Procesamiento de audio: El procesamiento digital de señales se emplea mucho en aplicaciones de audio, tales como cancelación de ruido, ecualización y reconocimiento de voz. Muchas técnicas de procesamiento de audio requieren filtrado adaptativo. Los filtros adaptativos cambian a lo largo del tiempo para tener en cuenta la señal recibida. Para obtener más información sobre el procesamiento de audio, consulte Audio Toolbox™.
• Comunicaciones: Las técnicas de procesamiento digital de señales se utilizan para modulación y demodulación de señales en sistemas de comunicaciones. La modulación consiste en codificar información en una señal portadora, mientras que la demodulación es el proceso de extracción de la información original de la señal modulada. Los canales de comunicaciones introducen distorsión y ruido que afectan a la señal transmitida. Las señales recibidas se deben filtrar y procesar para tener en cuenta la distorsión introducida en la señal. Para obtener más información sobre comunicaciones, consulte Communications Toolbox™.